Mapeo y graficación de datos de orquideas

Daniel Saravia Cruz y Bryan Murcia

Introducción

El documento se enfoca en la temática de conservación de Costa Rica, específicamente en relación a las áreas protegidas y la presencia de orquídeas en el país. Se presenta una breve explicación sobre el contenido del documento, que incluye información sobre las áreas de conservación en Costa Rica y los registros de presencia de orquídeas.

Las fuentes de datos utilizadas son el Web Feature Service (WFS) proporcionado por el Sistema Nacional de Áreas de Conservación (Sinac) de Costa Rica, que ofrece información detallada sobre las áreas de conservación del país. También se menciona el uso de los registros de presencia de orquídeas de Costa Rica obtenidos a través de una consulta al portal de datos de GBIF (Global Biodiversity Information Facility), una plataforma global que recopila datos de biodiversidad de todo el mundo.

Enlaces a las fuentes de datos: - Áreas de conservación de Costa Rica en Web Feature Service (Sinac): Archivo GeoJSON de áreas de conservación de Costa Rica - Registros de presencia de orquídeas de Costa Rica en GBIF: Archivo CSV de registros de presencia de orquídeas de Costa Rica

Carga de paquetes

Código
library(tidyverse)
library(DT)
library(sf)
library(rgdal)
library(raster)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridis)
library(ggplot2)
library(plotly)

Carga de datos

Código
areas <-
  st_read(
    "areas_conservacion_simp_10m.geojson",
    quiet = TRUE # para evitar el despliegue de mensajes
  )

orquideas <-
  st_read(
    "orquideas.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"   # columna de latitud decimal
    ),
    quiet = TRUE
  )

areas <-
  areas |>
  st_transform(4326)

st_crs(orquideas) <- 4326

Riqueza de especies por localidad y área

Código
# Unión espacial de félidos y cantones (solo la columna cod_canton),
# mediante el predicado st_within().
# Como resultado, cod_canton se une al conjunto de datos de félidos.
orquideas_union_areas <- 
  st_join(
    x = orquideas,
    y = dplyr::select(areas, nombre_ac), # selección de columna cod_canton
    join = st_within
  )

Tabla de riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación

Código
# Conteo de la cantidad de especies de orquideas
riqueza_especies_orquideas <- orquideas_union_areas %>%
  st_drop_geometry() %>%
  group_by(nombre_ac) %>%
  summarize(riqueza_especies_orquideas = n_distinct(species, na.rm = TRUE))

riqueza_especies_orquideas %>%
  arrange(desc(riqueza_especies_orquideas)) %>%
  datatable(
    colnames = c("areas", "Riqueza de especies de orquídeas"),
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Carga de datos de polígonos

Código
areas_union_riqueza <-
  left_join(
    x = areas,
    y = dplyr::select(riqueza_especies_orquideas, nombre_ac, riqueza_especies_orquideas),
    by = "nombre_ac"
  ) |>
  replace_na(list(riqueza_especies_orquideas = 0))

Mapa de riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación

Código
colores_riqueza_especies <-
  colorNumeric(
    palette = "Reds",
    domain = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    na.color = "transparent"
  )

# Paleta de colores de especies
colores_especies <- colorFactor(
  palette = viridis(length(unique(orquideas$species))), 
  domain = orquideas$species
)

# Mapa leaflet
leaflet() |>
  setView(
    lng = -84.19452,
    lat = 9.572735,
    zoom = 7) |>
  addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
  addProviderTiles(
    providers$Esri.WorldImagery, 
    group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
  ) |> 
  addPolygons(
    data = areas_union_riqueza,
    fillColor = ~ colores_riqueza_especies(areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
    fillOpacity = 0.8,
    color = "black",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.0,
    popup = paste(
      paste("<strong>Área de conservación:</strong>", areas_union_riqueza$nombre_ac),
      paste("<strong>Riqueza de orquídeas:</strong>", areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
      sep = '<br/>'
    ),
    group = "Riqueza de orquídeas"
  ) |>
  addScaleBar(
    position = "bottomleft", 
    options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
  ) |>    
  addLegend(
    position = "bottomleft",
    pal = colores_riqueza_especies,
    values = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    group = "Riqueza de especies",
    title = "Riqueza de especies"
  ) |>
  addCircleMarkers(
    data = orquideas,
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = ~colores_especies(orquideas$species),
    fillOpacity = 1.0,
    popup = paste(
      paste0("<strong>Especie: </strong>", orquideas$species),
      paste0("<strong>Localidad: </strong>", orquideas$locality),
      paste0("<strong>Fecha: </strong>", orquideas$eventDate),
      paste0("<strong>Fuente: </strong>", orquideas$institutionCode),
      paste0("<a href='", orquideas$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
      sep = '<br/>'
    ),    
    group = "Registros de presencia"
  ) |>  
  addLayersControl(
    baseGroups = c(
      "Mapa general (OpenStreetMap)", 
      "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
    ),
    overlayGroups = c(
      "Riqueza de especies",
      "Registros de presencia"
    )
  ) |>
  addResetMapButton() |>
  addSearchOSM() |>
  addMouseCoordinates() |>
  addFullscreenControl() |>
  hideGroup("Registros de presencia") 

Gráfico de barras de conteo de especies por áreas

Código
# gráfico de barras de conteo de especies por areas
# Gráfico de barras con riqueza de especies por areas
grafico_barras_ggplot2 <- areas_union_riqueza %>%
  ggplot(aes(x = nombre_ac, y = riqueza_especies_orquideas)) +
  geom_bar(
    stat = "identity",
    fill = "red",
    color = "black",
    width = 0.5,
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggtitle("Riqueza de especies por areas") +
  xlab("areas") +
  ylab("Riqueza de especies") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") %>% 
  config(locale = 'es')

Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia por especie, para las 10 especies de orquídeas con más registros

Código
orquideas_top10 <- orquideas_union_areas  |> 
  count(species, sort = TRUE) |> 
  top_n(10, n)

grafico_barras_ggplot2 <- orquideas_top10 |>
  ggplot(aes(x = reorder(species, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue",
           aes(text = paste0("Cantidad de registros de presencia de especies: ", n))) +
  ggtitle("Registros de presencia para las 10 especies de orquídeas con más registros") +
  xlab("Especie") +
  ylab("Cantidad de registros de presencia") +
  labs(caption = "Fuente: Sinac") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')